基于智能Agent的车辆自适应跟踪技术

为了研究复杂环境下快速移动车辆目标检测与跟踪问题,提出了基于知识库的智能Agent自适应图像分割与滤波算法,建立了帧间差异积累动态矩阵自适应背景模型,在跟踪过程中,设计了改进的SSD算法预测初始迭代点,根据Jensen不等式推导了具有自适应核窗宽迭代更新的M eanSh ift算法,实现了对视频车辆目标的自适应智能跟踪.实验结果表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,自适应能力强;与其他算法比较,跟踪误差降低了54.4%,平均跟踪时间延长了41.3%.     

利用MAS实现车辆动态识别与智能跟踪

针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。